Indicizzazione di Base
Ogni array NumPy possiede elementi e i rispettivi indici. Qui ci concentreremo sugli indici negli array monodimensionali. Nell'immagine seguente, gli indici positivi sono mostrati in verde, mentre quelli negativi sono mostrati in rosso:
Come puoi vedere, ogni elemento nell'array ha sia un indice positivo che uno negativo. In effetti, l'indicizzazione negli array è simile a quella nelle liste.
Accesso agli elementi tramite indici
Per accedere a un elemento tramite il suo indice, è necessario specificare l'indice di tale elemento tra parentesi quadre, ad esempio, array[2].
Se un indice specificato è fuori dai limiti, viene generato un IndexError, quindi prestare attenzione a questo.
1234567891011121314import numpy as np array = np.array([9, 6, 4, 8, 10]) # Accessing the first element (positive index) print(f'The first element (positive index): {array[0]}') # Accessing the first element (negative index) print(f'The first element (negative index): {array[-5]}') # Accessing the last element (positive index) print(f'The last element (positive index): {array[4]}') # Accessing the last element (negative index) print(f'The last element (negative index): {array[-1]}') # Accessing the third element (positive index) print(f'The third element (positive index): {array[2]}') # Accessing the third element (negative index) print(f'The third element (negative index): {array[-3]}')
In realtà, l'indicizzazione positiva e negativa sono semplicemente due metodi per accedere agli elementi di un array e funzionano allo stesso modo dal punto di vista funzionale.
È prassi comune accedere al primo elemento dell'array utilizzando un indice positivo (0) e all'ultimo elemento utilizzando un indice negativo (-1).
Poiché gli elementi del nostro array sono semplici numeri, è possibile eseguire su di essi tutte le operazioni che si farebbero con i numeri normali:
1234import numpy as np array = np.array([9, 6, 4, 8, 10]) # Finding the average between the first and the last element print((array[0] + array[-1]) / 2)
Qui, è stata calcolata la media del primo e dell'ultimo elemento dell'array.
In sintesi, l'indicizzazione è fondamentale per accedere, modificare o estrarre elementi specifici o sottoinsiemi di dati, consentendo una manipolazione efficiente e precisa del contenuto degli array.
Swipe to start coding
Calcolare la media del primo, quarto e ultimo elemento:
- Utilizzare un indice positivo per accedere al primo elemento.
- Utilizzare un indice positivo per accedere al quarto elemento.
- Utilizzare un indice negativo per accedere all'ultimo elemento.
- Calcolare la media di questi numeri.
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Accesso agli elementi tramite indici
Per accedere a un elemento tramite il suo indice, è necessario specificare l'indice di tale elemento tra parentesi quadre, ad esempio, array[2].
Se un indice specificato è fuori dai limiti, viene generato un IndexError, quindi prestare attenzione a questo.
1234567891011121314import numpy as np array = np.array([9, 6, 4, 8, 10]) # Accessing the first element (positive index) print(f'The first element (positive index): {array[0]}') # Accessing the first element (negative index) print(f'The first element (negative index): {array[-5]}') # Accessing the last element (positive index) print(f'The last element (positive index): {array[4]}') # Accessing the last element (negative index) print(f'The last element (negative index): {array[-1]}') # Accessing the third element (positive index) print(f'The third element (positive index): {array[2]}') # Accessing the third element (negative index) print(f'The third element (negative index): {array[-3]}')
In realtà, l'indicizzazione positiva e negativa sono semplicemente due metodi per accedere agli elementi di un array e funzionano allo stesso modo dal punto di vista funzionale.
È prassi comune accedere al primo elemento dell'array utilizzando un indice positivo (0) e all'ultimo elemento utilizzando un indice negativo (-1).
Poiché gli elementi del nostro array sono semplici numeri, è possibile eseguire su di essi tutte le operazioni che si farebbero con i numeri normali:
1234import numpy as np array = np.array([9, 6, 4, 8, 10]) # Finding the average between the first and the last element print((array[0] + array[-1]) / 2)
Qui, è stata calcolata la media del primo e dell'ultimo elemento dell'array.
In sintesi, l'indicizzazione è fondamentale per accedere, modificare o estrarre elementi specifici o sottoinsiemi di dati, consentendo una manipolazione efficiente e precisa del contenuto degli array.
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- Utilizzare un indice positivo per accedere al primo elemento.
- Utilizzare un indice positivo per accedere al quarto elemento.
- Utilizzare un indice negativo per accedere all'ultimo elemento.
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